Я не могу создать правильную линию регрессии. Мое значение a1 должно быть положительным, но оно отрицательно. Если я пропущу часть маски, то мои значения a1, b1, c1 станут NaN.как построить линию регрессии
kwargs = dict(delimiter = '\t',\
skip_header = 0,\
missing_values = 'NaN',\
converters = {0:matplotlib.dates.strpdate2num('%d-%m-%Y %H:%M')},\
dtype = float,\
names = True,\
)
ratingcats = np.genfromtxt('C:\Users\ker\Documents\Discharge_and_stageheight_Catsop.txt',**kwargs)
dis_rat = ratingcats['discharge'] #change names of collumns
stage_rat = ratingcats['stage']
#create regression line and mask NaN
dis_ratM = np.ma.masked_array(dis_rat,mask=np.isnan(dis_rat)).compressed()
stage_ratM = np.ma.masked_array(stage_rat,mask=np.isnan(dis_rat)).compressed()
a1,b1,c1 = polyfit(dis_ratM, stage_ratM, 2)
discharge_pred = polyval([a1,b1,c1],stage_ratM)
print (a1,b1,c1)
#create scatterplot
matplotlib.pyplot.scatter(stage_rat,dis_rat,color='red',label='Rating curve')
matplotlib.pyplot.plot(stage_ratM,discharge_pred,'r-',label='regression line')
matplotlib.pyplot.show()
Вы могли бы предоставить свои входные данные для тестирования? – CoMartel
В чем проблема? Является ли полифитовая кривая плохой? Вероятно, NaN происходит потому, что вы рассматриваете missing_values как NaN. –
@HarryPotfleur да, я могу, но ушел большой, как я могу предоставить вам данные? –